제목, 요약, 본문을 검색해 흩어진 정보를 연결하세요.
arXiv:2610.31718v1 발표 유형: 신규 초록: 금융 거래 네트워크는 자연스럽게 다중그래프로 표현되며, 동일한 계좌 쌍 간의 반복된 거래는 서로 다른 엣지로 모델링된다. 최근에 제안된 다중그래프 신경망 아키텍처들은 이러한 구조를 명시적으로 활용하여 자금세탁방지(AML) 과제에서 높은 성능을 달성한다. 그러나 탐지를 회피하기 위해 거래 구조를 조작하는 적대자들에 대한 이들의 강인성은 아직 거의 탐구되지 않았다. 우리는 노드-엣지 인시던스 행렬을 이용한 다중그래프 신경망의 구조적 공격 및 적대적 학습을 위한 최초의 확장 가능한 프레임워크를 제시하며, 이러한 다중그래프 위에서 구조적 변동을 최적화하기 위해 투영된 경사 하강법과 투영된 무작위 블록 좌표 하강법을 적용한다.
arXiv:2610.31803v1 발표 유형: 신규 초록: 시각적 사양을 기반으로 물리적으로 안정적인 3D 구조를 생성하려면, 객체 간의 물리적 상호작용을 고려하면서도 기하학적 모호성을 해결해야 합니다. 우리는 주어진 블록 재고와 세 개의 직교 투영 실루엣을 조건으로 하여 안정적인 블록 조립체를 생성하는 프레임워크인 StackGen3D를 제안합니다. 우리의 접근법은 두 단계로 구성됩니다. 첫째, 블록 간의 지지 관계를 모델링하고, 다양한 안정 구조의 데이터셋을 선별하기 위한 빠른 안정성 예측기로 작용하는 물리 기반 그래프 신경망(PI-GNN)을 개발합니다. 둘째, 이 데이터셋을 바탕으로 조건부 흐름 일치 모델을 학습하여, 목표 실루엣과 일치하는 블록 배치의 다모드 분포를 포착합니다. 추론 시에는 가벼운
arXiv:2610.32215v1 발표 유형: 신규 초록: 현대 GPU 데이터 센터의 컴퓨팅 파워 증가로 인해 일부 산업 거대 기업들이 대규모 데이터를 활용하여 대형 언어 모델(LLM)을 훈련하고 배포할 수 있게 되었습니다. 그러나 이러한 모델과 그 학습 데이터의 엄청난 규모는 중앙 집중식 개발을 점점 더 지속하기 어렵게 만들고 있으며, 동시에 관련된 개인 데이터를 보유하되 이에 상응하는 인프라를 갖추지 못한 소규모 기관들을 배제하고 있습니다. 본 논문에서는 분산형 LLM 훈련에 관한 우리의 입장을 사전 학습 및 미세 조정 패러다임을 중심으로 정리하고, 연합 학습, 분할 학습 및 탈중앙화 접근법을 다루며, 이들 방법이 이질적인 하드웨어와 신뢰성 낮은 연결성을 가진 지리적으로 분산된 환경에서 어느 정도 준비되어 있는지 평가합니다. 이어서 우리는 {\em 통합}된 시스템을 제시합니다
arXiv:2610.32803v1 발표 유형: 신규 초록: 대부분의 고성능 블록체인에서 사용되는 합의 프로토콜은, 검증자 구성원들의 서명을 하나로 묶는 쿼럼 인증서를 활용합니다. BLS와 같은 서명 체계는 전체 쿼럼의 서명을 단일한 짧은 서명으로 집약할 수 있어, 이러한 인증서의 크기를 작게 유지합니다. 그러나 대규모 양자 컴퓨터가 등장하면 이러한 체계는 무력화되며, 현재까지는 동등한 집약 크기와 집약 시간을 갖는 포스트-양자 체계는 알려져 있지 않습니다. 집약이 없을 경우, 각 인증서에는 쿼럼 구성원 한 명당 하나의 대형 포스트-양자 서명이 포함되므로, 현대의 합의 프로토콜들이 종종 요구하는 바와 같이 각 검증자가 인증서를 네트워크에 전송하는 것은 사실상 불가능해집니다. 이에 우리는 다수의 동시 제안자를 갖춘 포스트-양자 합의 프로토콜인 퀀텀 캐던스를 제안하며,
arXiv:2610.31722v1 발표 유형: 신규 초록: 마이크로서비스 시스템은 대규모 클라우드 애플리케이션의 주류 아키텍처로 자리잡아 빠른 배포와 탄력적 확장을 가능하게 합니다. 그러나 마이크로서비스 시스템의 신뢰성과 가용성을 보장하는 데는 효과적인 이상 탐지가 매우 중요하며, 장애나 성능 이상이 서비스 간에 빠르게 전파되어 종단 간 시스템 동작에 심각한 영향을 미칠 수 있습니다. 기존의 마이크로서비스 시스템용 다중모달 이상 탐지 방법들은 두 가지 근본적인 한계로 인해 어려움을 겪습니다: (i) 모달별 특성을 무시하고 교차 모달 융합에 치중하는 점과, (ii) 특징 재구성 과정에 영향을 미치는 ‘정체성 단축’ 문제입니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 우리는 자동회귀형
arXiv:2610.31797v1 발표 유형: 신규 초록: 3D-2D 대응 관계로부터 카메라 자세를 추정하는 문제, 즉 퍼스펙티브-n-포인트는 컴퓨터 비전 분야에서 가장 근본적인 문제 중 하나입니다. 기존 방법들은 대부분 최소 문제를 해결하거나 목적함수를 보다 간단한 형태로 대체해 왔습니다. 놀랍게도, 실제 최대우도추정(MLE)을 위한 확장성이 있는 인증 가능한 해법은 아직 존재하지 않습니다. 우리는 효율적인 계산을 보장하고 인증 가능한 전역 최적해를 제공하는 최초의 실용적 해법인 PnP*를 제안합니다. 또한, 우리 연구에 따르면 중간 정도의 노이즈 하에서도 기본적인 볼록 완화가 정확하다는 것을 증명했으며, 이는 현재까지 알려진 바에 따르면 PnP의 MLE를 위한 어떠한 완화 방식에 대해서도 적용된 최초의 안정성 보장입니다. 더 나아가, 우리는 화순 구조의 특성을 활용하고 몫환 축약 등을 통해 완화 과정을 더욱 단순화했습니다.
arXiv:2610.31747v1 발표 유형: 신규 초록: 기존의 3D 말하는 아바타 방법들은 주로 3DMM이나 FLAME와 같은 파라메트릭 얼굴 모델에 의존하며, 이들 모델의 컴팩트한 움직임 표현 방식은 극단적인 표정을 합성하거나 헤드웨어와 같은 액세서리를 모델링하는 데 한계가 있습니다. 우리는 파라메트릭 얼굴 모델이나 개별 인스턴스 최적화 없이, 생성된 멀티뷰 비디오를 오디오 기반 아바타 생성을 위한 중간 표현으로 활용하는 두 단계 프레임워크인 AudioLift를 제안합니다. 본 프레임워크는 동기화된 멀티뷰 비디오 생성 단계와 불일치에 강한 가우시안 재구성 단계를 결합하여, 단일 인물 사진 이미지로부터 일관된 풀헤드 지오메트리를 복원합니다. 광범위한 실험 결과, AudioLift는 더 많은 표현을 포착할 수 있는 3D 말하는 아바타를 생성함을 보여줍니다.
도구: LaTeX 렌더러 폴 포드와 Aboard Foundry의 새로운 웹 앱인 Tiny Little Office에서 영감을 받았으며, 이 앱은 워드 프로세서, 아웃라이너, 프레젠테이션 빌더, 스프레드시트, 계산기, 드로잉 도구, 다이어그램 메이커, 애니메이터, 캘린더, 여행 플래너 등 다양한 웹 앱 콘텐츠 편집기를 제공합니다. Tiny Little Office의 특징적인 기술은 문서 데이터를 모두 URL의 #fragment 섹션에 저장한다는 점으로, 이를 통해 이 앱으로 만든 모든 문서는 북마크 가능하고 공유 가능한 링크가 됩니다. 또한 llms.txt 파일을 통해 에이전트들에게 문서로 렌더링될 URL을 생성하는 방법을 알려줍니다. Claude는 이 파일을 활용해 URL 형식이 어떻게 작동하는지 설명하는 슬라이드덱에 대한 링크를 생성했습니다: Tiny Little Office의 영향을 받아 저는 Claude Code(Opus 5.5 Extra)에게 LaTeX과 함께 작동하는 유사한 도구를 개발하도록 요청했습니다. 다음은 그 과정입니다
